How Prognostic and Predictive Biomarkers Are Transforming Our Understanding and Management of Advanced Gastric Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gastric cancer (GC) is the second leading cause of cancer death worldwide. GC is a heterogeneous disease in terms of histology, anatomy, and epidemiology. There is also wide variability in how GC is treated in both the resectable and unresectable settings. Identification of prognostic and predictive biomarkers is critical to help direct and tailor therapy for this deadly disease. METHODS: A literature search was done using Medline and MeSH terms for GC and predictive biomarkers and prognostic biomarkers. The search was limited to human subjects and the English language. There was no limit on dates. Published data and unpublished abstracts with clinical relevance were included. RESULTS: Many potential prognostic and predictive biomarkers have been assessed for GC, some of which are becoming practice changing. This review is focused on clinically relevant biomarkers, including EGFR, HER2, various markers of angiogenesis, proto-oncogene MET, and the mammalian target of rapamycin. CONCLUSION: GC is a deadly and heterogeneous disease for which biomarkers are beginning to change our understanding of prognosis and management. The recognition of predictive biomarkers, such as HER2 and vascular endothelial growth factor, has been an exciting development in the management of GC, validating the use of targeted drugs trastuzumab and ramucirumab. MET is another potential predictive marker that may be targeted in GC with drugs such as rilotumumab, foretinib, and crizotinib. Further identification and validation of prognostic and predictive biomarkers has the potential transform how this deadly disease is managed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».